摘要： 本文介绍了在 Three.js 中实现摄像机运动动画的过程。首先创建了一个基本的 3D 场景，然后添加了点击事件处理程序，通过移动摄像机来展示交互性。接着介绍了补间动画的概念，并使用 JavaScript 库 Tween.js 来实现。最后，文章展示了项目的最终效果，并表示待续……
文章提及在软件和硬件方面引起关注的一种趋势是技术人员会分享各种工具的"使用"（uses）页面内容。问及读者是否拥有个人网站中的“uses”页面，并鼓励分享出来。同时，如果还没有创建该页面，可以参照文章提供的链接作为示例。此外，文章还提到了在分享时附上工作站照片的可能性。文章来源于Dev.to网站，由Nicky在线撰写。
文章关键词：全栈工程之旅，构建精简的前端 摘要： 本文讲述了作者在构建全栈工程精简前端过程中的经历。文章首先介绍了项目的开始阶段，作者选择了从前端入手，并开始管理项目部署到服务器的工作。接着，作者描述了自己的开发过程和使用的工具堆栈，包括React框架、Reactstrap、Chart.js和Redux等库的使用。此外，文章还介绍了服务器的配置和部署方式。最后，作者展望了未来的开发计划，包括实现其他界面、进行A/B测试和网站分析等工作。文章来源为作者的个人博客。
文章摘要： 本文介绍了超过10个Svelte示例，包括组件和模板。文章首先概述了Svelte的特点和优势，然后详细介绍了几个主要的Svelte示例，如Argon Dashboard PRO Svelte、Svelte Notifications、Pancake Svelte和Svelte Firebase等。这些示例展示了Svelte在构建交互式网页方面的强大能力，包括其简洁的编程方法、高效的性能以及灵活的设计。本文旨在为开发者提供关于Svelte的实用信息和示例，帮助他们在项目中快速启动并应用Svelte框架。
本文介绍了如何使用Kubernetes的Secrets来存储敏感配置数据，包括如何创建Secrets以及如何在应用程序中使用它们。文章首先介绍了先决条件，然后详细描述了使用清单文件创建Secrets的方法，并提供了示例代码。最后，文章总结了使用Secrets存储敏感配置数据的优点和重要性。关键词：Kubernetes、Secrets、存储敏感配置数据。
本文分享了使用.NET Core和React的经验。作者表示自从开始使用React以来，逐渐过渡到JS生态系统，并从事更多的前端开发工作，而使用.NET的后端开发工作逐渐减少。文章主要关于作者对这两个生态系统及其工具的喜好和厌恶之处。对于React生态系统，它提供了丰富的工具和框架，但也存在弃用功能快速变化、缺乏统一标准等问题。而对于.NET Core，它提供了更一致的服务器端应用程序构建方式，适合构建Web API和后台服务，但也存在缺乏先进的开源工具、社区不够活跃等问题。最后，作者认为同时了解这两个生态系统是有价值的，因为它有助于专注于纯粹的编码并避免复杂的Web技术干扰。
摘要： 本文主要探讨了不同类型的测试，包括单元测试、集成测试和端到端测试。首先阐述了测试的必要性，并简要介绍了各种测试的定义和目的。接着，通过深入探讨单元测试和集成测试的概念和实施方式，引出集成测试中的被测系统（SUT）的核心概念。最后，文章介绍了端到端测试的重要性及其与单元测试和集成测试的对比，指出用户界面层的脆弱性和应对方法。关键词：不同类型的测试。
摘要： 本文介绍了十大受欢迎的 Rusty 代码库，这些代码库涵盖了不同的领域，包括 Web 开发、浏览器引擎、游戏开发、异步编程和系统级库等。这些项目考虑了领域多样性、社区参与、影响、文档和新手友好性等多个参数。推荐的代码库包括 Servo、Hyperswitch、Tokio、Rocket、Crates.io、Rust 分析器、Diesel 等。这些项目为开发者提供了塑造 Rust 未来的机会，并为新贡献者提供了清晰的指南和支持。通过参与这些开源项目，开发者可以深入了解 Rust 生态系统，提升编程技能，并推动技术的进步。
本文介绍了如何使用 Visual Studio Code 解决合并冲突，并提到了新推出的三向合并编辑器。同时，作者分享了自己在解决合并冲突方面的经验，并讨论了直接在 IDE 中处理冲突的优势。此外，作者还创建了一个 Discord 服务器，专门用于讨论开源和 Web 开发。最后，作者介绍了自己的 YouTube 频道，并鼓励读者关注以获取最新内容。本文旨在帮助读者了解如何在 Visual Studio Code 中解决合并冲突。
摘要： 本文介绍了使用MongoDB Chatbot Framework构建可用于生产环境的智能聊天机器人的过程。文章首先概述了大型语言模型（LLM）在聊天机器人技术中的关键作用，并指出MongoDB已经提供了相关教程来帮助开发者构建原型。接着，文章强调了将聊天机器人原型投入生产环境所面临的挑战，如数据持久化、应用安全、提示工程、检索增强生成（RAG）以及回复的定性评估等问题。为了应对这些挑战，MongoDB创建了聊天机器人框架，该框架提供了一系列库和工具，用于使用TypeScript、Express.js和React构建全栈聊天机器人应用程序。文章详细描述了框架的核心组件，包括聊天机器人服务器、用户界面和Ingest CLI，并探讨了如何使用它们来构建智能聊天机器人。此外，文章还介绍了框架对OpenAI低层模型的支持以及MongoDB Atlas在数据存储和管理方面的优势。
